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Semantic Segmentation Based on a Hierarchy of Neural Networks

机译:基于神经网络层次的语义分割

摘要

Aspects described herein relate to various methods, systems and apparatuses that may improve the accuracy of object classifications and object boundary definitions for a semantic segmentation technique. For example, the semantic segmentation technique may be based on a hierarchy of two or more layers. The two or more layers may include neural networks that analyze image data at different resolution scales. Each layer of the hierarchy may determine object boundary features and object class features. Each layer of the hierarchy may share its object boundary features and/or its object class features with one or more other layers in the hierarchy. In turn, each of other layers of the hierarchy may determine its object boundary features and/or its object class features based on the shared features.
机译:本文描述的方面涉及可以改进用于语义分割技术的对象分类和对象边界定义的准确性的各种方法,系统和装置。例如,语义分割技术可以基于两层或更多层的层次。两层或更多层可以包括神经网络,该神经网络以不同的分辨率尺度分析图像数据。层次结构的每一层都可以确定对象边界特征和对象类别特征。层次结构的每一层可以与层次结构中的一个或多个其他层共享其对象边界特征和/或其对象类别特征。继而,分层结构的每个其他层可以基于共享特征来确定其对象边界特征和/或其对象类别特征。

著录项

  • 公开/公告号US2020302239A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-09-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NOKIA TECHNOLOGIES OY;

    申请/专利号US201916361433

  • 发明设计人 TINGHUAI WANG;

    申请日2019-03-22

  • 分类号G06K9/62;G06K9/72;G06K9/46;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:24:30

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